pandas在数据序列上应用lower()方法时会应用map函数抛出错误 - 腾讯云开发者社区

在 Pandas数据结构详解 | 轻松玩转Pandas（1）介绍了 Pandas 中常用的两种数据结构 Series 以及 DataFrame，这里来看下这些数据结构都有哪些常用的功能。...Pandas 支持两种排序方式：按轴（索引或列）排序和按实际值排序。先来看下按索引排序：sort_index 方法默认是按照索引进行正序排的。...虽说 Pandas 为我们提供了非常丰富的函数，有时候我们可能需要自己定制一些函数，并将它应用到 DataFrame 或 Series。...常用到的函数有：map、apply、applymap。 map 是 Series 中特有的方法，通过它可以对 Series 中的每个元素实现转换。...默认情况下，errors='raise'，这意味着强转失败后直接抛出异常，设置 errors='coerce' 可以在强转失败时将有问题的元素赋值为 pd.NaT（对于datetime和timedelta

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Pandas基本功能详解 | 轻松玩转Pandas（2）

在 Pandas数据结构详解 | 轻松玩转Pandas（1）介绍了 Pandas 中常用的两种数据结构 Series 以及 DataFrame，这里来看下这些数据结构都有哪些常用的功能。...Pandas 支持两种排序方式：按轴（索引或列）排序和按实际值排序。先来看下按索引排序：sort_index 方法默认是按照索引进行正序排的。...user_info.age.nlargest(2) name James 40 Bob 30 Name: age, dtype: int64 函数应用虽说 Pandas 为我们提供了非常丰富的函数...，有时候我们可能需要自己定制一些函数，并将它应用到 DataFrame 或 Series。...常用到的函数有：map、apply、applymap。 map 是 Series 中特有的方法，通过它可以对 Series 中的每个元素实现转换。

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Excel与pandas：使用applymap()创建复杂的计算列

图1 创建一个辅助函数现在，让我们创建一个取平均值的函数，并将其处理/转换为字母等级。图2 现在我们要把这个函数应用到每个学生身上。那么，在列中对每个学生进行循环？不！...记住，我们永远不应该循环遍历pandas数据框架/系列，因为如果我们有一个大的数据集，这样做效率很低。...pandas applymap()方法 pandas提供了一种将自定义函数应用于列或整个数据框架的简单方法，就是.applymap()方法，这有点类似于map()函数的作用。...注意下面的代码，我们只在包含平均值的三列上应用函数。因为我们知道第一列包含字符串，如果我们尝试对字符串数据应用letter_grade()函数，可能会遇到错误。...图3 我们仍然可以使用map()函数来转换分数等级，但是，需要在三列中的每一列上分别使用map()，而applymap()能够覆盖整个数据框架（多列）。

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Pandas中的数据转换

import pandas as pd import numpy as np 一、⭐️apply函数应用 apply是一个自由度很高的函数对于Series，它可以迭代每一列的值操作： df = pd.read_csv...user_info.city.map(lambda x: x.lower()) AttributeError: 'float' object has no attribute 'lower' 错误原因是因为...虽说 Pandas 为我们提供了非常丰富的函数，有时候我们可能需要自己定制一些函数，并将它应用到 DataFrame 或 Series。...常用到的函数有：map、apply、applymap。 map 是 Series 中特有的方法，通过它可以对 Series 中的每个元素实现转换。...# 对 Series 来说，apply 方法与 map 方法区别不大。

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Pandas-常用基本功能

Pandas 支持两种排序方式 1）按轴（索引或列）排序 2）按照实际值排序 #索引排序：sort_index （正序） user_info.sort_index() age sex city...Name: age, dtype: int64 2 user_line.age.nsmallest(2) name 年 18 少 21 Name: age, dtype: int64 ## 函数应用...## Pandas 虽然为我们提供了丰富的函数，有时候我们需要自己定制一些函数，并且将它应用到 DataFrame 或 Series ### 常用的函数 Map apply...，在对Series操作时会作用到每个值上，在对 # DataFrame操作时会作用到所有行或所有列。...# ·设置errors='ignore'可以在强转失败时返回原有的数据。

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【笔记】《C++Primer》—— 第11章：关联容器

，必须定义关键字元素的比较方法，默认采用<符容器的操作都需要满足严格弱序，类似于小于等于关系，需要满足关系的传递律，即链条上的元素都需要小于等于传递。...当两个元素都不小于等于对方时，称这两个元素等价严格弱序条件在实际中我们一般保证任意元素都定义了正常的小于号即可类似谓词我们也可以在初始化容器时在模板列表中传入比较函数，但是这里要注意传入函数时需要动...pair会对其中的数据成员进行值初始化，且其两个数据成员(first，second)都是public的，可以自由操作我们可以用两个值构造pair，可以列表初始化pair，也可以用makepair函数返回一个...相比之下如果用at来访问数据，则有参数检查，当关键字不在map中时会抛出out_of_range异常由于下标操作会创建新的值，所以我们只能对非const的map进行下标操作如果想要访问元素，对于不可重复关键字的容器直接用...这两个函数分别返回一个迭代器，lower_bound返回目标关键字的第一个匹配迭代器，upper_bound返回最后一个目标关键字的下一个元素迭代器。

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用一个脚本学习 python

sorted(simpsons) sorted(simpsons, reverse=True) sorted(simpsons, key=len) # 在排过序的列表中插入一个元素，并保持排序状态...3 digits.count(0) # 0的个数（1） digits.index(1) # 返回第一个1的索引(1) # 元组里的元素不能修改 # digits[2] = 2 # 抛出一个错误...'grandpa':'abe'}) # 增加多个记录 family['mom'] # 'marge' family.get('mom') # 同上 #family['grandma'] # 抛出错误...languages.remove('java') # 移除一个元素 #languages.remove('c') # 试图移除一个不存在的元素，抛出错误 languages.discard('c...reduce filter ### # 'map'把一个操作应用到所有元素上 simpsons = ['homer', 'marge', 'bart'] map(len, simpsons)

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在 Pandas DataFrame 中应用 IF 条件的5种方法

本文介绍 Pandas DataFrame 中应用 IF 条件的5种不同方法。...= 'Emma'), 'name_match'] = 'Mismatch' print (df) 查询结果如下：在原始DataFrame列上应用 IF 条件上面的案例中，我们学习了如何在新增列中应用...`set_of_numbers`: [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,0,0] 计划应用以下 IF 条件，然后将结果存储在现有的set_of_numbers列中: 如果数字等于0，将该列数字调整为...在另一个实例中，假设有一个包含 NaN 值的 DataFrame。...然后，可以应用 IF 条件将这些值替换为零，如下为示例代码: import pandas as pd import numpy as np numbers = {'set_of_numbers': [

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（数据科学学习手札72）用pdpipe搭建pandas数据分析流水线

2 pdpipe常用功能介绍 pdpipe的出现极大地对数据分析过程进行规范，其主要拥有以下特性：简洁的语法逻辑在流水线工作过程中可输出规整的提示或错误警报信息轻松串联不同数据操作以组成一条完整流水线...，'raise'表示抛出错误打断流水线运作，默认为'raise' 　　下面是举例演示（注意单个流水线部件可以直接传入源数据执行apply方法直接得到结果），我们分别对单列和多列进行删除操作：单列删除...图13 2.2.2 col_generation col_generation中包含了从原数据中产生新列的若干功能： AggByCols: 　　这个类用于将指定的函数作用到指定的列上以产生新结果...图20 Bin: 　　这个类用于对连续型数据进行分箱，主要参数如下： bin_map：字典型，传入列名->分界点列表 drop：bool型，决定是否在计算完成后把旧列删除，默认为True，即对应列的计算结果直接替换掉对应的旧列...中举例说明使用到的创建pipeline的方法，直接传入由按顺序的pipeline组件组成的列表便可生成所需pipeline，而除了直接将其视为函数直接传入原始数据和一些辅助参数（如verbose控制是否打印过程

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案例 | 用pdpipe搭建pandas数据分析流水线

2 pdpipe常用功能介绍 pdpipe的出现极大地对数据分析过程进行规范，其主要拥有以下特性：简洁的语法逻辑在流水线工作过程中可输出规整的提示或错误警报信息轻松串联不同数据操作以组成一条完整流水线...令人兴奋的是pdpipe充分封装了pandas的核心功能尤其是apply相关操作，使得常规或非常规的数据分析任务都可以利用pdpipe中的API结合自定义函数来优雅地完成，小小领略到pdpipe的妙处之后...'表示抛出错误打断流水线运作，默认为'raise' 下面是举例演示（注意单个流水线部件可以直接传入源数据执行apply方法直接得到结果），我们分别对单列和多列进行删除操作：单列删除 # 删除budget...： AggByCols: 　　这个类用于将指定的函数作用到指定的列上以产生新结果（可以是新的列也可以是一个聚合值），即这时函数真正传入的最小计算对象是列，主要参数如下： columns：str或list...中举例说明使用到的创建pipeline的方法，直接传入由按顺序的pipeline组件组成的列表便可生成所需pipeline，而除了直接将其视为函数直接传入原始数据和一些辅助参数（如verbose控制是否打印过程

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pandas | 详解DataFrame中的apply与applymap方法

今天是pandas数据处理专题的第5篇文章，我们来聊聊pandas的一些高级运算。...比如我们可以这样对DataFrame当中的某一行以及某一列应用平方这个方法。 ? 另外，apply中函数的作用域并不只局限在元素，我们也可以写出作用在一行或者是一列上的函数。...之所以我们叫它applymap而不是map，是因为在Series的方法当中，已经有了map，所以为了区分创建了applymap。...总结今天的文章我们主要介绍了pandas当中apply与applymap的使用方法，这两个方法在我们日常操作DataFrame的数据非常常用，可以说是手术刀级的api。...熟练掌握对于我们搞定数据处理非常有帮助，如果大家理解Python中原生的map方法的应用，相信一定也可以很顺利地理解今天的文章。

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Pandas的apply, map, transform介绍和性能测试

apply函数是我们经常用到的一个Pandas操作。虽然这在较小的数据集上不是问题，但在处理大量数据时，由此引起的性能问题会变得更加明显。...虽然apply的灵活性使其成为一个简单的选择，但本文介绍了其他Pandas函数作为潜在的替代方案。在这篇文章中，我们将通过一些示例讨论apply、agg、map和transform的预期用途。... Series.map(arg, na_action=None) -> Series map方法适用于Series，它基于传递给函数的参数将每个值进行映射。...来看看一个简单的聚合——计算每个组在得分列上的平均值。 ...在subject 列上分组，我们得到了我们预期的多索引。

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【c++】set和map的使用

在处理范围查询或是在有序集合中寻找下界或上界时，lower_bound 和 upper_bound 函数非常有用 3.2 map map是关联容器，它按照特定的次序(按照key来比较)存储由键值key和值...map初始化列表使用： mapdict2 = { {"banana", "香蕉"},{"left", "左边"} }; 我们遍历上面的dict：错误方法： auto it...如果e作为键在map中还不存在，map会使用默认构造函数创建一个对应的int值（初始值为0），然后执行++操作将其的值增加到1。...但有一点需要注意，它会默默地插入新元素，如果你不想在映射中添加任何新元素（只访问已有元素），那么应该使用at成员函数，它在键不存在时会抛出std::out_of_range异常。...在 topKFrequent 函数中：使用一个 std::map 来统计每个单词的出现次数。

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数据清理的简要介绍

在本文中，我们将讲解一些常见的数据清理，以及可以用来执行它的pandas代码！缺失数据大型数据集几乎不可能毫无瑕疵。也就是说，不是所有的数据点都具有其所有特征变量的值。...通常会有一些缺失值，当我们在pandas中使用pd.read_csv()等方式加载数据时，缺失数据往往被标记为NaN或None。有许原因可能导致数据的缺失。...在pandas中，有几种方法可以处理中缺失的数据：检查NAN： pd.isnull(object)检测数据中的缺失值，命令会检测“NaN”和“None” 删除缺失的数据： df.dropna(axis...pandas中的转换如下： value_map= {'male':'male','female':'female','67.3':'female'} pd_dataframe['gender'].map...s.capitalize() 如果有拼写错误，那么你需要使用映射函数： view source value_map= {'Make':'male','Femall':'female'} pd_dataframe

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新年Flag：搞定Python中的“功夫熊猫”，做最高效的数据科学家

针对行、列或者所有数据的操作 data['column_1'].map(1en) len()函数会应用到’column_1’列下的每一个元素。 .map()操作会将一个函数应用到指定列的每一个元素。...data['column_1']. map(1en). map(1ambda x:x/100).plot() Pandas库中一个非常好用的功能就是链式方法。...chaining method（链式方法）: https://tomaugspurger.github.io/method-chaining apply函数会将一个函数应用到所有列。...data.groupby('column_1)['column_2'].apply(sum).reset_index() 基于某一列对数据进行分组，再对另一列上的数据执行一些函数操作。....reset_index()函数可以将数据转变为DataFrame（表格）的形式。正如之前提到的，用链式方法将尽可能多的函数功能通过一行代码实现，可以大大优化代码结构。

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Pandas中的这3个函数，没想到竟成了我数据处理的主力

导读学Pandas有一年多了，用Pandas做数据分析也快一年了，常常在总结梳理一些Pandas中好用的方法。...在这一过程中，如何既能保证数据处理效率而又不失优雅，Pandas中的这几个函数堪称理想的解决方案。为展示应用这3个函数完成数据处理过程中的一些demo，这里以经典的泰坦尼克号数据集为例。...需要下载该数据集和文中示例源码的可后台回复关键字apply获取下载方式。 01 apply的方法论在学习apply具体应用之前，有必要首先阐释apply函数的方法论。...在Python中提到map关键词，个人首先联想到的是两个场景：①一种数据结构，即字典或者叫映射，通过键值对的方式组织数据，在Python中叫dict；②Python的一个内置函数叫map，实现数据按照一定规则完成映射的过程...04 小结 apply、map和applymap常用于实现Pandas中的数据变换，通过接收一个函数实现特定的变换规则； apply功能最为强大，可应用于Series、DataFrame以及DataFrame

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Pandas文本数据处理 | 轻松玩转Pandas（4）

# 导入相关库 import numpy as np import pandas as pd 为什么要用str属性文本数据也就是我们常说的字符串，Pandas 为 Series 提供了 str 属性，...，在对 Series 中每个元素处理时，我们可以使用 map 或 apply 方法。...(lambda x: x.lower()) ~/.virtualenvs/py3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/series.py in map(self...竟然出错了，错误原因是因为 float 类型的对象没有 lower 属性。这是因为缺失值（np.nan）属于float 类型。这时候我们的 str 属性操作来了，来看看如何使用吧。...听不懂没关系，之后将机器学习相关知识时会详细介绍这里。方法摘要这里列出了一些常用的方法摘要。

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基于Xgboost + LR + Keras 建模评估用户信用状态

之所以考虑正态标准化，是为了应对实际数据的大量有偏分布和极端值，在正态标准化的情况下，数据只保留排序关系，彻底去除了有偏分布和极端值，在大样本下能满足众多模型假设，在本次数据集下能明显提高逻辑回归和神经网络的效果...另外折数小除了节约时间以外，同时也因为数据集的不同，避免在最后的结果上造成过拟合模型融合一种方法是加权融合，一种方法是基于rank 融合。..."""import pandas as pdimport numpy as np path = "D:/InAction/PPDS/data"title = "PPD" 第一部分是处理主表：我们首先构造一个函数...Read_concat_csv,来实现几份数据的合并，通过pandas.concat 来实现。...#输入：文件名列表，read_csv方法中的参数字典#输出：合并后的数据集def Read_concat_csv(file,par_csv={}):da = pd.concat(map(lambda x

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Python lambda 函数深度总结

> 我们的 lambda 函数没有像我们预期的那样返回 3，而是返回了函数对象本身及其内存位置，可以看出这不是调用 lambda 函数的正确方法。...，我们最好定义一个等效的普通函数，而不是将 lambda 函数分配给变量 Lambda 函数在 Python 中的应用带有 filter() 函数的 Lambda Python 中的 filter()...因此由于 pandas Series 对象也是可迭代的，我们可以在 DataFrame 列上应用 map() 函数来创建一个新列： import pandas as pd df = pd.DataFrame...-else 循环它不能包含任何变量赋值（例如，lambda x: x=0 将抛出一个语法错误）我们不能为 lambda 函数提供文档字符串总结总而言之，我们已经详细讨论了在 Python 中定义和使用...函数与 filter() 函数一起使用如何将 lambda 函数与 map() 函数一起使用我们如何在 pandas DataFrame 中使用带有传递给它的 lambda 函数的 map()

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Polars：一个正在崛起的新数据框架

它们在收集和清理来自限定文本文件、电子表格和数据库查询的数据方面提供了灵活性。最常用的数据框架是Pandas，这是一个python包，对于有限的数据来说，它的表现足够好。...与Pandas类似，Polars支持.apply()和.map()函数。...mydict = {k:v for v,k in enumerate(df['catagories'].unique()) } df['catagories'].map(mydict) #这将抛出一个错误...根据该基准，在一个1,000,000,000x9的50GB文件上应用的。 ◆ 最后的思考 Polars在对Pandas来说可能太大的非常大的数据集上有很好的前景，它的快速性能。...它的实现与Pandas类似，支持映射和应用函数到数据框架中的系列。绘图很容易生成，并与一些最常见的可视化工具集成。此外，它允许在没有弹性分布式数据集（RDDs）的情况下进行Lazy评估。

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【c++】set和map的使用

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